Использование кластерного анализа и логистической регрессии для оценки риска болезни Альцгеймера у пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения амнестического типа

Авторы:
  • А. Н. Симонов
    ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Москва, Россия
  • Т. П. Клюшник
    ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Москва, Россия
  • Л. В. Андросова
    ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Москва, Россия
  • Н. М. Михайлова
    ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Москва, Россия
Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118(12): 40-43
Просмотрено: 704 Скачано: 476

Цель исследования. Оценка риска развития болезни Альцгеймера (БА) у пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения амнестического типа (аМКС) на основе кластерного анализа и логистической регрессии с использованием маркеров воспаления — энзиматической активности лейкоцитарной эластазы (ЛЭ) и функциональной активности α1-протеиназного ингибитора (α1-ПИ). Материал и методы. Объектом математического анализа служила база данных, включавшая результаты определения иммунологических показателей (ЛЭ и α1-ПИ) в плазме крови 78 пациентов с аМКС, находящихся на амбулаторном лечении. Среди обследованных было 25 мужчин и 53 женщины в возрасте от 44 до 89 лет (средний возраст 69,1±9,95 года). Результаты и заключение. Кластеризация методом k-средних и классификация при помощи логистической регрессии указывают с высокой вероятностью на возможность развития у пациентов с аМКС БА в зависимости от активности ЛЭ и α1-ПИ в плазме крови. Общее совпадение объектов, вошедших в кластеры и в группы риска БА, составило 94%. Высокое совпадение двух различных методов группировки подтверждает высказанное ранее положение о возможности выявления пациентов с высоким риском БА среди пациентов с аМКС по активности ЛЭ и α1-ПИ в крови пациентов.

Ключевые слова:
  • болезнь Альцгеймера
  • синдром мягкого когнитивного снижения амнестического типа
  • лейкоцитарная эластаза
  • α1-протеиназный ингибитор
  • логистическая регрессия
  • кластерный анализ

КАК ЦИТИРОВАТЬ:

Симонов А.Н., Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Михайлова Н.М. Использование кластерного анализа и логистической регрессии для оценки риска болезни Альцгеймера у пациентов с синдромом мягкого когнитивного снижения амнестического типа. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118(12):40-43. https://doi.org/10.17116/jnevro201811812140

Список литературы:

  1. Гаврилова С.И., Федорова Я.Б., Рощина И.Ф., Коровайцева Г.И. Прогноз синдрома мягкого когнитивного снижения по данным двухлетнего клинико-катамнестического исследования. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2007;107(1):1-11.
  2. Андросова Л.В., Михайлова Н.М., Зозуля С.А., Дупин А.М., Рассадина Г.А., Лаврентьева Н.В., Клюшник Т.П. Маркеры воспаления при болезни Альцгеймера и сосудистой деменции. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2013;113(2):49-53.
  3. Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Михайлова Н.М., Соколов А.В., Костевич В.А., Захарова Е.Т., Васильев В.Б. Потенциальные маркеры болезни Альцгеймера, ассоциированные с воспалением. Психиатрия (Научно-практический журнал). 2014;61(01):26-32.
  4. Androsova L, Mikhaylova N, Zozulya S, Dupin A, Klyushnik T. A comparative study of innate immunity markers in Alzheimer’s disease, Mixed dementia and Vascular dementia. International Journal of Clinical Neurosciences and Mental Health. 2016;3(suppl 1):03. https://doi.org/10.21035/ijcnmh.2016.3(Suppl.1).S03
  5. Андросова Л.В., Михайлова Н.М., Зозуля С.А., Дупин А.М., Клюшник Т.П. Иммунобиохимические маркеры воспаления при деменциях, ассоциированных с возрастом. Российский психиатрический журнал. 2017;4:61-66.
  6. Alam Q, Alam MZ, Mushtaq G, Damanhouri GA, Rasool M, Kamal MA, Haque A. Inflammatory Process in Alzheimer’s and Parkinson’s Diseases: Central Role of Cytokines. Curr Pharm Des. 2016;22(5):541-548.
  7. Saghazadeh A, Ferrari CC, Rezaei N.].Deciphering variability in the role of interleukin-1β in Parkinson’s disease. Rev Neurosci. 2016;27(6):635-650. https://doi.org/10.1515/revneuro-2015-0059
  8. King E, Thomas A. Systemic Inflammation in Lewy Body Diseases: A Systematic Review. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2017;31(4):346-356. https://doi.org/10.1097/WAD.0000000000000211
  9. Симонов А.Н., Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Михайлова Н.М. Количественная оценка связи воспалительных маркеров с болезнью Альцгеймера. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118:5:58-63.
  10. Андросова Л.В., Симашкова Н.В., Зозуля С.А., Отман И.Н., Шушпанова О.В., Макарова Л.О., Клюшник Т.П. Воспалительные и аутоиммунные маркеры расстройств аутистического спектра у детей. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2016;2:5-10.
  11. Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Симашкова Н.В., Зозуля С.А., Отман И.Н., Шушпанова О.В., Брусов О.С. Клинико-лабораторная диагностика расстройств аутистического спектра у детей. Лабораторная служба. 2016;2:22-27.
  12. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. Пер. с англ. М.: Статистика; 1977.
  13. Azzalini A, Menardi G. Clustering via Nonparametric Density Estimation: The R Package pdfCluster. Journal of Statistical Software. 2014;57(11):1-26. https://doi.org/10.18637/jss.v057.i11/
  14. Matioli LC, Santos SR, Kleina M, Leite EA. A new algorithm for clustering based on kernel density estimation. Journal of Applied Statistics. 2018;45(2):347-366. https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1277191